Статьи с примерами программирования на языке MQL5

В статье представлено превращение известного и популярного градиентного метода оптимизации ADAM в популяционный алгоритм и его модификация с введением гибридных особей. Новый подход позволяет создавать агентов, комбинирующих элементы успешных решений с использованием вероятностного распределения. Ключевое нововведение — формирование гибридных популяционных особей, которые адаптивно аккумулируют информацию от наиболее перспективных решений, повышая эффективность поиска в сложных многомерных пространствах.

В статье продолжим рассматривать ценовые паттерны в библиотеке DoEasy. Создадим класс паттерна "Внутренний бар" формаций Price Action.

Гэри Андерсон разработал метод анализа рынка, основанный на теории, которую он назвал фактором Януса. Теория описывает набор индикаторов, которые можно использовать для выявления тенденций и оценки рыночного риска. В этой статье мы реализуем эти инструменты в MQL5.

В этой статье мы рассмотрим методы, связанные с анализом временных рядов в частотной области. Также будет уделено внимание пользе изучения спектральных функций временных рядов при построении прогностических моделей. Кроме того, мы обсудим некоторые многообещающие перспективы анализа временных рядов в частотной области с использованием дискретного преобразования Фурье (ДПФ).

В этой статье мы продолжаем знакомиться с языком программирования MQL5. Данная серия статей — не просто учебный материал пособия, это двери в мир программирования. Что делает их особенными? Я постарался в объяснениях сохранять простоту изложения, чтобы сделать сложные концепции доступными для всех. При всей доступности материала, для наилучшего результата вам нужно активно воспроизводить все, о чем мы будем говорить. Только в этом случае вы получите максимальную выгоду от данных статей.

В данной статье исследуется влияние изменения формы распределений вероятностей на производительность алгоритмов оптимизации. Мы проводим эксперименты на тестовом алгоритме 'Умный головастик' (SC), чтобы оценить эффективность различных распределений вероятностей в контексте оптимизационных задач.

Узнайте о парадигмах программирования и их применении в коде MQL5. В этой статье исследуются особенности процедурного программирования, а также предлагаются практические примеры. Вы узнаете, как разработать советник на основе ценовой динамики (Price Action), используя индикатор EMA и свечные данные. Кроме того, статья знакомит с парадигмой функционального программирования.

В этой статье мы обсудим концепцию динамической трансформации временной шкалы (dynamic time warping) как средства выявления прогностических закономерностей в финансовых временных рядах. Мы рассмотрим, как она работает, а также представим ее реализацию на чистом MQL5.

Знаете ли вы, что можно добиться большей точности, прогнозируя определенные технические индикаторы, чем саму цену торгуемого символа? В статье рассматривается, как использовать это знание для разработки более эффективных торговых стратегий.

Существует несколько типов алгоритмов самостоятельной оптимизации торговых стратегий и параметров. Эти алгоритмы используются для автоматического улучшения торговых стратегий на основе исторических и текущих рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим один из них на примерах реализаций на Python и MQL5.

Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который использует индикаторы ZigZag и Awesome Oscillator, фильтрующие сигналы друг друга.

Статья описывает принципы, методы и возможности применения Электромагнитного алгоритма EM в различных задачах оптимизации. EM-алгоритм является эффективным инструментом оптимизации, способным работать с большими объемами данных и многомерными функциями.

В этой статье мы проведем исследование различных методов, применяемых в бинарных генетических алгоритмах и других популяционных алгоритмах. Мы рассмотрим основные компоненты алгоритма, такие как селекция, кроссовер и мутация, а также их влияние на процесс оптимизации. Кроме того, мы изучим способы представления информации и их влияние на результаты оптимизации.

В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.

Фильтр Калмана представляет собой рекурсивный алгоритм, применяемый в алготрейдинге для оценки истинного состояния финансового временного ряда посредством фильтрации шума из движения цен. Он динамически обновляет прогнозы на основе новых рыночных данных, что делает его ценным для таких адаптивных стратегий, как возвратные. В этой статье впервые представлен фильтр Калмана, а также рассмотрены его расчет и реализация. Кроме того, в качестве примера мы применим этот фильтр к классической возвратной форекс-стратегии. Наконец, проведем различные виды статистического анализа, сравнивая фильтр со скользящей средней на различных валютных парах.

Как максимально просто реализовать новый функционал? В данной статье мы сделаем шаг назад, а затем два шага вперед.

В этой статье разбираются основные операторы для изменения потока выполнения: условия, циклы, переключатель. Использование этих операторов добавит создаваемым нами функциям возможность действовать "интеллектуально".

В статье рассматриваются тесты на перестановку на основе перетасованных тиковых данных на любом советнике исключительно силами MetaTrader 5.

Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами, например, трейлинг-стоп-лоссом и трейлинг-профитом) более чем одной парой символов с одного графика. На этот раз мы будем использовать только один индикатор, а именно Parabolic SAR или iSAR на нескольких таймфреймах, начиная с PERIOD_M15 и заканчивая PERIOD_D1.

В статье разработаем паттерн Price Action "Внешний Бар" в библиотеке DoEasy и оптимизируем методы доступа к управлению ценовыми паттернами. Кроме того, проведём работу по исправлению ошибок и недоработок, выявленных при тестировании библиотеки.

В этой статье мы продолжим с просмотром того, как получать данные из Интернета для их использования в советнике. Давайте приступим к работе, а точнее к кодированию альтернативной системы.

В статье представлена оригинальная версия алгоритма бактериальной хемотаксисной оптимизации (BCO) и его модифицированный вариант. Мы подробно рассмотрим все отличия, уделяя особое внимание новой версии BCOm, которая упрощает механизм движения бактерий, снижает зависимость от истории изменений позиций и использует более простые математические операции по сравнению с перегруженной вычислениями оригинальной версией. Также будут проведены тесты и подведены итоги.

В данной статье рассматривается алгоритм семейства MEC, называемый простым алгоритмом эволюции разума (Simple MEC, SMEC). Алгоритм отличается красотой заложенной идеи и простотой реализации.

В этой статье мы пересмотрим классическую стратегию торговли сырой нефтью с целью ее усовершенствования за счет использования алгоритмов машинного обучения с учителем. Мы построим модель наименьших квадратов для прогнозирования будущих цен на нефть марки Brent на основе разницы между ценами на нефть марки Brent и WTI. Наша цель — найти опережающий индикатор будущих изменений цен на нефть марки Brent.

Уникальный алгоритм оптимизации, вдохновленный эволюцией панциря черепахи. Алгоритм TSEA эмулирует постепенное формирование ороговевших участков кожи, которые представляют собой оптимальные решения задачи. Лучшие решения становятся более "твердыми" и располагаются ближе к внешней поверхности, в то время как менее удачные решения остаются "мягкими" и находятся внутри. Алгоритм использует кластеризацию решений по качеству и расстоянию, позволяя сохранять менее успешные варианты и обеспечивая гибкость и адаптивность.